YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f融合PKINet提升遥感图像的检测性能【完整代码】

已于 2024-09-08 15:01:56 修改
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分类专栏： YOLOv8改进有效涨点 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 人工智能 网络 python 面试
于 2024-09-02 13:50:02 首次发布
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本文介绍了多边形核初始网络（PKINet）应对遥感图像目标检测的挑战，通过无扩张的多尺度卷积核提取目标特征，并结合上下文锚点注意力（CAA）模块捕获长距离上下文，有效提升了在多个遥感检测基准数据集上的性能。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法——点击即可跳转  

目录

1. 原理

2. 将C2f_PKIModule添加到yolov8网络中

2.1 C2f_PKIModule代码实现

2.2 C2f_PKIModule的神经网络模块代码解析

2.3 更改init.py文件

2.4 添加yaml文件

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